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基于改進型陰性選擇算法的設備狀態(tài)監(jiān)測診斷方法研究_李方溪
在設備故障檢測和診斷中， 如果人們已知設備出現異常工作狀況，往往還希望知曉故障的種類及可能發(fā)生的部位，這就需要對設備異常情況進行進一步的分類。 由于機械設備故障監(jiān)測診斷技術不斷進步和發(fā)展，機電系統(tǒng)的復雜性程度越來越高，品種型號多種多樣，需要監(jiān)測的信號種類也越來越多，獲得完備的故障信息數據庫變得非常困難， 故障機理分析和故障信息獲得成為故障監(jiān)測診斷技術發(fā)展與實現工程應用的瓶頸。因此，如何在故障先驗知識和特征信息缺乏的情況下實現故障的診斷，成為一個在全球范圍內廣受重視的研究領域。人工免疫系統(tǒng)作為一種新的故障診斷方法， 具有強大的信息處理能力。其主要的功能就是在線檢測和殺傷來自生物體內和體外的抗原，具備“自己-非已”識別能力。免疫系統(tǒng)與神經網絡系統(tǒng)一樣是一個高度的并行處理系統(tǒng)，具有學習能力、記憶能力等，這些能力協(xié)同激勵、多樣性、適應性等將對故障診斷領域的研究提供新思想和新方法。
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